网络控制系统系统的建模与设计
网络控制系统研究进展
目录
01 一、网络控制系统的 定义和背景
02
二、网络控制系统的 发展历程
03 三、网络控制系统的 研究现状和不足
04 四、总结
05 参考内容
内容摘要
随着网络技术的飞速发展，网络控制系统（Networked Control Systems， NCS）逐渐成为研究热点。NCS是一种将控制理论、计算机网络、通信技术等领域 相结合的系统，具有远程控制、实时监测、信息共享等功能。本次演示将介绍 NCS的定义、发展历程、研究现状及不足，并探讨未来的研究方向。
内容摘要
随着网络技术的快速发展，网络控制系统在工业、交通、医疗等领域的应用 越来越广泛。网络控制系统是指将控制单元和传感器通过网络连接起来，实现远 程控制和监测的系统。本次演示将从需求分析、系统设计、仿真验证、实际应用 等方面探讨网络控制系统的研究与设计。
需求分析
需求分析
网络控制系统需要满足稳定性、可靠性和实时性等方面的要求。稳定性是网 络控制系统的核心要求，是指系统在正常运行过程中，能够保持稳定的性能和精 度。可靠性是指系统在面对各种异常情况时，能够有效地进行应对，避免系统崩 溃或出现重大故障。实时性是指系统能够对实时采集的数据进行快速处理和响应， 以满足控制系统的要求。这些要求在系统设计时需要充分考虑和满足。
三、网络控制系统的研究现状和不足
然而，NCS的研究也存在一些不足。首先，现有的NCS模型和算法往往针对特 定的应用场景设计，缺乏普适性。其次，NCS的稳定性和鲁棒性分析仍面临许多 挑战，亟待深入研究。此外，如何解决NCS应用中的实际问题，如通信延迟、数 据丢包等，也是研究人员需要和解决的难题。
四、总结
仿真验证
在仿真过程中，需要系统的响应时间、稳定性、可靠性和精度等方面，对系 统进行优化和改进。同时，在仿真过程中也需要注意发现和解决潜在的问题，为 实际应用打下坚实的基础。
基于网络控制系统的建模方法综述
２ ８—
第１ ６ 期
Ｎ０．１ ６
Ｑ 生
无 线 互联 科 技 ・ 网 络 地 带
ＡｕｇＵＳｔ，２０１ ５
的合理假设， 通过模型 （ １ ） 可得短时延的 ／ Ｎ Ｃ Ｓ 模型：
（ ☆ 十１ ） 州 ＆ ） ＋ｒ ０ （ ： ｒ ，
（ 詹 ） 《 詹 ）
表１ Ｎ ＣＳ 节点状态与网络状态之间的关系
ｙ （ ｔ ） ＝Ｃ ｘ （ ｔ ）
式中 （ ｆ ） Ｒ ， Ａ ， ， 具有适当维数的矩阵。 在后续所有建模 过程中作合理假设， Ｎ Ｃ Ｓ 均满足以下条 件：（ １ ） 传感器采用周期采样时间驱动； 控制器和执行器都采 用事件驱动 。（ ２ ） 系统的时钟同步问题不予考虑 。（ ３ ） 在考虑 时延 问题时暂不考虑网络数据 包的丢包问题。（ ４ ） 网络采 用
步的 指出了相应 的分析 和设 计方 法 。 １ 问题 描 述
Ｎ Ｃ Ｓ 的模型是分析和设计系统 的基础。 在Ｎ Ｃ Ｓ 中， 首先系 统的模型与被控对 象以及网络延时特性有关。 一般情况系Ｎ Ｃ Ｓ 结构如图１ 所示。 其延时一般包括３ 个部分： 表示传感器到 控制器的延时，ｒ 表示控制器到执行器的延时，『 ［ 表示控制 器 中的计 算 延时 。 现 在 的高性 能 处理 器 的处 理 时 间 比ｒ 、
单包传输。（ ５ ） 不考虑噪声干扰问题。 建 立符 合 网络特 性 的控制 系统 模 型是 对其进 行分析和 设 ２ ． １ 短时延的网络控制系统建模 计 的基 础， 但 是 传统 的控 制理 论给 出的系统模 型难 以应用到 网 短时延是指网络延时小于一个采样周期 ， 即： （ 络 控 制系 统 中。 为此 ， 本文针对 网络 控 制系 统 的出现 的不确 定 为采 样周 期 ） ， 短时延 网络 控制信 号时序 如 图２ 所示， 基于前面 短延时、 长时延和丢包建模 问题进行了总结性分析， 同时进一
控制系统中的系统建模与分析
控制系统中的系统建模与分析在控制系统中，建模分析是十分重要的一环。
通过对系统进行精细的建模，可以实现对系统的深刻理解，为控制系统的设计提供支持和依据。
本文将介绍控制系统中的系统建模与分析，帮助读者更好地理解和应用控制系统。
一、控制系统简介控制系统是一个涉及工程、数学、物理、计算机等多个学科的复杂系统，它的作用是在符合一定性能指标的前提下，使系统达到一定的预定目标。
常见的控制系统包括飞行器控制系统、汽车自动驾驶系统、机器人控制系统等。
二、系统建模1. 建模方式在控制系统中，系统建模有两种主要方式：基于物理方程（物理建模）和基于实验数据（数据建模）。
物理建模是通过物理学、力学、电学等学科，建立控制对象的系统模型，包括状态空间模型、传递函数模型等。
物理建模效果较好，其模型能够准确地反映控制对象的物理特性。
但是物理建模需要精通相关物理学原理和数学知识，建模难度较大。
数据建模是通过采集已知控制对象的实验数据，利用机器学习等方法，建立控制对象的模型。
数据建模对专业知识的要求相对较低，但是数据采集和处理需要耗费时间和精力，并且在建立模型中可能存在误差。
2. 建模过程系统建模的目的是利用数学模型描述和分析实际系统，从而实现对系统的控制。
建模过程可以分为以下几步：（1）收集系统信息：了解控制对象的系统结构、工作原理、性能指标等相关信息。
（2）选择建模方法：选择合适的建模方法，根据具体情况进行物理建模或数据建模。
（3）建立模型：针对控制对象的工作原理和性能指标，建立相应的数学模型。
（4）验证模型：对建立的模型进行测试和验证，检验其准确性和可靠性。
（5）优化模型：根据验证结果对模型进行调整和优化，实现对模型的完善和精细化。
三、系统分析1. 稳定性分析稳定性是控制系统中最基本的性质之一。
稳定性分析可分为稳定性判据和稳定性分析两方面。
稳定性判据是建立在数学理论基础上，针对控制系统建立一系列的稳定性判定定理，如Routh-Hurwitz准则、Nyquist准则等，根据这些判据来判断控制系统的稳定性。
基于异步采样的多回路网络控制系统的建模与控制
基于异步采样的多回路网络控制系统的建模与控制
王 冲，樊卫华，何 俊，周维维
（南京理工大学 自动化学院，南京 ２１００９４）
摘要：针对异步采样机制下的多回路网络控制系统，研究了系统的建模与控制器设计问题；首先，分析了同步采样机制引起的数据 冲突等问题，提出了多传感器异步采样的传输机制；考虑固定的网络传输时延，将多回路网络控制系统建模为一类具有时延的离散线性 系统；考虑同步控制要求，设计了基于一致性的控制策略，并 利 用 Ｌｙａｐｕｎｏｖ函 数 法， 给 出 了 闭 环 系 统 渐 近 稳 定 的 充 分 条 件； 应 用 锥 器设计方法；最后的数值算例验证了上述方法的有效性。
关键词：多回路；网络控制系统；异步采样；离散模型；锥补线性化
犕狅犱犲犾犻狀犵犪狀犱犆狅狀狋狉狅犾犾犲狉犇犲狊犻犵狀狅犳犖犲狋狑狅狉犽犲犱犆狅狀狋狉狅犾犛狔狊狋犲犿狊狑犻狋犺 犕狌犾狋犻狆犾犲 犔狅狅狆狊犅犪狊犲犱狅狀犃狊狔狀犮犺狉狅狀狅狌狊犛犪犿狆犾犻狀犵
ＷａｎｇＣｈｏｎｇ，Ｆａｎ Ｗｅｉｈｕａ，ＨｅＪｕｎ，Ｚｈｏｕ Ｗｅｉｗｅｉ
控制技术
计 算 机 测 量 与 控 制 ．２０１７．２５（４） 犆狅犿狆狌狋犲狉 犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋 牔 犆狅狀狋狉狅犾
· ６１ ·
文章编号：１６７１ ４５９８（２０１７）０４ ００６１ ０５ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０１７．０４．０１９ 中图分类号：ＴＰ２７３ 文献标识码：Ａ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｎａｎｊｉｎｇ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９４Ｃｈｉｎａ） 犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｈｅｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｄｅｓｉｇｎｏｆｍｕｌｔｉ－ｌｏｏｐｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｓｕｎｄｅｒａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｓａｍｐｌｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｓｓｔｕｄ ｉｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｄａｔａｃｏｌｌｉｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｃａｕｓｅｄｂｙｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｓａｍｐｌｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｓａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｓａｍｐｌｉｎｇａｎｄｔｒａｎｓ ｍｉｓｓｉｏｎ ｍｅｃｈａｎｉｓｍａｂｏｕｔｔｈｅｓｅｎｓｏｒｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａｄｉｓｃｒｅｔｅｍｏｄｅｌｗｉｔｈｄｅｌａｙｉｓｂｕｉｌｔａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｌｏｏｐＮＣＳｗｉｔｈｆｉｘｅｄｔｉｍｅｄｅ ｌａｙ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＬｙａ ｐｕｎｏｖｓｔａｂｉｌｉｔｙｔｈｅｏｒｙａｎｄｌｉｎｅａｒｍａｔｒｉｘｉｎｅｑｕａｌｉｔｙｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｆｏｒａｓｙｍｐｔｏｔｉｃｓｔａｂｉｌｉｔｙｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅｎｂｙａｐｐｌｙｉｎｇｔｈｅ ＣｏｎｅＣｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｉｔｙＬｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎ（ＣＣＬ）ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｓｔａｔｕｓｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｎｕｍｅｒｉｃａｌｅｘａｍｐｌｅｉｓｇｉｖｅｎｔｏｉｌｌｕｓ ｔｒａｔｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ． 犓犲狔狑狅狉犱狊：ｍｕｌｔｉ－ｌｏｏｐ；ＮＣＳ；ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｓａｍｐｌｉｎｇ；ｄｉｓｃｒｅｔｅｍｏｄｅｌ；ＣＣＬ
控制系统建模设计与仿真概述
控制系统建模设计与仿真概述控制系统建模是将实际系统抽象成数学模型的过程。
在建模过程中，工程师需要根据系统的实际特性和要求，选择适当的数学模型。
常见的数学模型包括线性时不变模型（LTI）、非线性模型、时变模型等。
在建模过程中，需要考虑到系统的动态特性、静态特性、非线性特性、时变特性等因素。
控制系统设计是根据建立的数学模型，设计合适的控制策略以满足系统的性能要求。
常见的控制策略包括比例-积分-微分控制器（PID控制器）、模糊控制、自适应控制等。
在设计过程中，需要进行参数选择和性能分析，以保证系统的稳定性、追踪能力和抗干扰能力。
控制系统仿真是通过计算机模拟实际系统的运行过程，以评估系统的性能和优化控制策略。
在仿真过程中，工程师可以对系统进行各种操作和参数调整，观察系统的响应和行为。
通过仿真可以快速获取系统的性能指标，如稳态误差、超调量、响应时间等，并进行性能比较和优化。
控制系统建模设计与仿真通常采用计算机辅助工程软件进行。
各个领域都有相应的建模设计与仿真软件，如Matlab/Simulink、LabVIEW、Ansys、SolidWorks等。
这些软件具有强大的建模仿真功能，可以快速构建数学模型、设计控制策略，进行系统性能评估和优化。
控制系统建模设计与仿真在工程实践中有着广泛应用。
例如，在工业自动化领域，控制系统建模设计与仿真可以用来提高工业生产的效率和质量，优化工艺参数和控制策略。
在航空航天领域，控制系统建模设计与仿真可以用来研究和改善航空器的飞行性能和稳定性。
在智能交通系统领域，控制系统建模设计与仿真可以用来优化交通信号控制和道路流量分配策略。
总之，控制系统建模设计与仿真是一项重要的工程技术，可以帮助工程师快速预测和优化系统的性能，降低设计成本和开发时间，并提高控制系统的鲁棒性和稳定性。
随着计算机辅助工程软件的不断进步，控制系统建模设计与仿真的技术将继续发展和应用于各个领域，推动工程技术的不断创新和提高。
基于PSCAD的微电网控制系统建模与仿真
基于PSCAD的微电网控制系统建模与仿真PSCAD软件是电力系统仿真软件中的一种，它可以用于设计、分析和优化电力系统的控制系统。
微电网是一种能够让多种不同的能源设备和负载集成在一起的电力系统，其控制和管理对于实现微电网功率均衡和优化非常关键。
因此，本文将介绍如何使用PSCAD软件来建模和仿真微电网控制系统。
第一步，建立微电网模型。
在PSCAD中创建新项目后，选择微电网模型的拓扑结构，包括各种能源源（太阳能光伏发电、风能发电等）和负载（家庭、工厂等）。
将拓扑结构中所有的能量汇（如充电电池、ESSE等）布置在一个区域内，充当能量存储和管理的中心。
在模型设置中，设置各种能源源的容量、负载需求、电池充放电等参数。
第二步，建立微电网控制系统。
将微网设计中的器件或系统连接起来，实现对微电网的控制和管理。
利用PSCAD提供的控制器和信号处理器建立微网的分级控制系统。
根据需要，加入分布式控制算法、能量管理算法和负载控制算法等实现微电网的自动管理。
第三步，仿真并测试微电网控制系统。
使用PSCAD中的仿真功能验证微电网控制系统的功能和性能。
为了优化微电网，可以通过调整控制系统参数来达到更好的功率均衡和能量管理效果。
通过对微电网的仿真，可以对微电网的性能进行全面的评估。
例如，可以确定微电网的电池容量是否足够、是否可以满足负载要求等。
在模拟期间，可以观察模型中多个部件之间的交互，并使用数字仪表板和时间响应曲线记录电力系统中的电量和电压。
在仿真结束后，还可以使用PSCAD生成仿真报告，分析系统的性能指标并评估系统的性能。
总之，PSCAD可以用于微电网控制系统的建模、仿真和优化，可以帮助使用者快速、高效地评估微电网性能和控制系统的优化。
据此，未来微电网的发展将会有更加广阔的前景。
数据分析是现代社会中必不可少的方法之一，可以通过数据分析的结果在各种领域中做出更好的决策。
下面我们将列举一些相关数据进行分析。
首先，我们来看全球各大洲的能源消耗情况。
网络控制系统的建模与设计
网络控制系统的建模与设计随着互联网的迅速发展，网络控制系统在工业自动化、智能交通等领域中的应用越来越广泛。
网络控制系统的建模与设计是确保系统性能和稳定性的关键。
本文将介绍网络控制系统的建模与设计过程。
一、系统建模在进行网络控制系统的设计之前，首先需要对系统进行建模。
系统建模是指将实际的网络控制系统抽象成数学模型，以便于系统性能的分析和优化。
1. 系统边界的确定确定网络控制系统的边界非常重要，边界决定了控制系统所涉及的物理设备和网络结构。
在确定边界时，需要考虑到控制对象、控制器、执行器和传感器等元件。
2. 系统动态方程的建立根据控制对象的特性，可以建立系统的动态方程。
一般来说，网络控制系统的动态方程可以用微分方程或差分方程来表示。
3. 模型参数的确定在建立系统动态方程时，需要确定系统的参数。
参数包括物理设备的参数和网络的特性参数。
通过实验或仿真等手段，可以获取系统的参数值。
二、控制器设计控制器是网络控制系统中的核心部分，它根据系统的输入和输出信号，采取相应的控制策略对系统进行控制。
在设计控制器时，需要考虑系统性能和稳定性。
1. 控制策略的选择控制策略的选择取决于系统的要求和性能指标。
常见的控制策略包括比例积分微分（PID）控制和模糊控制等。
2. 控制器参数的调整控制器的性能取决于其参数的选择。
参数调整可以通过试错法、遗传算法等方法进行。
通过调整参数，可以提高系统的控制性能。
三、网络设计网络是网络控制系统中的关键组成部分，它将传感器、执行器和控制器等元件连接起来，实现实时的数据传输和控制指令的传递。
1. 网络拓扑的选择网络拓扑的选择取决于系统的要求和网络的性能。
常见的网络拓扑包括总线型、环形、星型等。
2. 网络通信协议的选择网络通信协议是保证数据传输的可靠性和实时性的重要条件。
根据系统的要求，选择适合的通信协议，如以太网、CAN总线等。
3. 网络安全性的考虑网络控制系统往往面临各种安全威胁，如黑客攻击、数据泄露等。
控制系统的数学建模方法
控制系统的数学建模方法控制系统是指借助外部设备或内部程序，以使被控对象按照预定的要求或指令完成某种控制目标的系统。
在控制系统的设计过程中，数学建模是十分重要的一步。
通过数学建模，可以将实际的控制过程转化为数学方程，使得系统的行为可以被合理地分析和预测。
本文将介绍几种常用的数学建模方法，包括常微分方程模型、传递函数模型和状态空间模型。
1. 常微分方程模型常微分方程模型是控制系统数学建模中常用的方法。
对于连续系统，通过对系统的动态特性进行描述，可以得到常微分方程模型。
常微分方程模型通常使用Laplace变换来转化为复频域的传递函数形式，从而进行进一步的分析和设计。
2. 传递函数模型传递函数模型是描述线性时不变系统动态特性的一种方法。
它以输入和输出之间的关系进行建模，该关系可以用一个分子多项式与一个分母多项式的比值来表示。
传递函数模型常用于频域分析和控制器设计中，其数学形式直观且易于理解，适用于单输入单输出系统和多输入多输出系统。
3. 状态空间模型状态空间模型是一种将系统的状态表示为向量形式，并以状态方程描述系统动态行为的方法。
通过状态变量的引入，可以将系统行为从时域转换到状态空间，并进行状态变量的观测和控制。
状态空间模型具有较强的直观性和适应性，能够较好地描述系统的内部结构和行为特性，广泛应用于现代控制理论和控制工程实践中。
4. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经元间相互连接的计算模型，可以用于控制系统的建模与控制。
通过训练神经网络，可以实现对系统的非线性建模和控制，对于复杂控制问题具有较强的适应性和鲁棒性。
5. 遗传算法模型遗传算法是一种通过模拟生物进化过程，优化系统控制器参数的方法。
通过设定适应度函数和基因编码方式，利用遗传算法优化求解出最优控制器参数。
遗传算法模型广泛应用于控制系统自动调参和优化设计中，具有较强的全局寻优能力和较高的收敛性。
数学建模是控制系统设计的重要环节，通过合理选择建模方法，可以更好地描述和分析系统的动态特性，并基于此进行控制器设计和性能评估。
控制系统中的系统建模与模型验证
控制系统中的系统建模与模型验证控制系统是将各种物理量转化为电信号，并通过计算机进行处理和控制的系统。
在控制系统的设计和开发中，系统建模和模型验证是至关重要的步骤。
系统建模是指将现实世界的系统抽象为数学模型的过程，而模型验证则是验证所建立的模型是否准确地反映了系统的行为。
一、系统建模在进行系统建模之前，我们需要明确系统的输入、输出和内部结构。
系统的输入是指外部对系统的控制，输出是系统的响应，而内部结构则是系统各个组成部分的联系和相互作用。
1. 功能模型功能模型是系统建模中最常见的一种模型。
它描述了系统的功能和输入输出关系。
对于一个简单的控制系统来说，功能模型可以用框图或者流程图表示。
在框图中，用矩形表示功能模块，用箭头表示输入输出关系。
2. 状态空间模型状态空间模型描述了系统在不同时间点的状态和状态之间的转移关系。
它可以用矩阵和向量表示，其中状态向量包含了系统的所有状态变量，状态转移矩阵描述了状态之间的转移规律。
3. 传递函数模型传递函数模型描述了系统输入和输出之间的关系。
它是一种频域模型，可以用分子多项式和分母多项式表示。
传递函数模型常用于线性系统的建模，可以通过频率分析来研究系统的稳定性和性能。
二、模型验证模型验证是验证所建立的模型是否准确地反映了系统的行为。
在模型验证过程中，我们需要对模型进行仿真和实验验证。
1. 仿真验证仿真验证是通过计算机模拟系统的行为，从而验证模型的准确性和可行性。
在仿真验证过程中，我们可以根据模型的输入，计算系统的输出，并与实际数据进行对比。
如果模型的输出与实际数据吻合较好，说明模型是可靠的。
2. 实验验证实验验证是通过实际搭建系统的物理模型，并进行实验测试来验证模型的准确性。
在实验验证中，我们需要搭建控制系统的硬件平台，并根据模型的输入，测量系统的输出。
将实际数据与模型的输出进行对比，以验证模型的准确性。
三、总结控制系统中的系统建模和模型验证是控制系统设计中不可或缺的一步。
网络控制系统的建模方法综述
，
，
象为非线性系统时，采用这种建模方法进行分析和设计仍 比较困难。
１３ 网络控 制系统综合模型研究 ． 在 网络控制系统中，假设被控对象是时滞不确定系统 ， 可描述为 ： Ａ十 ＡＡ （ （ ＋ Ａ．△Ａ ＇（ ＋ ）（ ＋Ｂ ＡＢｕ０
沪 力 其 中 ｘｔ （ Ｒ ，分别是适 当维数 的状态矢量 和控 制矢 （ Ｒ ，ｕｔ ｍ ） ）
。
科技与生适
２０第２ ０年 ２ １ 期
应 用 科 学
１ ０ ７
网络控制 系统 的建模 方法综述
杜 静 ，李月英 ，周庆华
（ 町南省水 利水 电学校 ，河南 周 口 ４ ６ ０ １ ６ ００；２郑州科技学院 ，河南郑｝ ４ ０ ６ ；３中海发展股份有 限公 司，广乐ｒ州 ５０ ２ ． Ｈ５０４ ． １２
控制器接收到的最新被控对象的输出。令
பைடு நூலகம்
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系统 的动力学模型可以表示为 ：
摘 要 综 合多篇文献 资料给出网络控制 系统的参考定义 ，通过对各类 系统的数学模 型的分析和研究 ，指 出各种 系统数学 模型的优缺点 ，
并给 出最新 的研究成果 ，指 出网络控制系统 的发展方向 。
关键 词 网络控制系统 ；模 型 中图 分类 号 Ｔ 文 献标 识码 Ａ Ｐ 文章 编号 １７—６ １（ １）１— １７ 叭 ６３ ９７一２ ｏ１２０ ０一 ０
｝ ｆ ，１ ， …｝ ，表示 系统 并没 有发生 数据 包丢 失 ； ｝ ＝０ ，２ 时 ｎ ｆ １ ＞ 时，则表示有数据包丢失 。 上述方法将网络控制系统建模成具有随机延时的时滞系统 ，并 日 同 时考虑了数据包 丢失的情况，是 比较广义的建模方法 。可见 ，时滞系统 模型 比较全面地考虑了网络控制系统 的各种情况 ，建立的模型 也比较符 合实际 ，但分析具有随机 时滞的时滞系统的有关理论还不 卜 分成熟 ，目 前 比较常见的方法是采取线性矩阵不等式 （ ＭＩ Ｌ ）的方法。当被控制 列
变采样网络控制系统的建模与分析
因此在 Ｆ点 自动发送报文 ，３ ｃ 点和 Ｆ点的 间隔为 一 ；） ４ 本地 机和远程机 的相邻报文发送之 间都有 时间超 过 ｚ 的情况 出 ｌ 叫 现， 也就 是传感器 一 控制器时延 ｒ 和控制器 一 执行器 时延 ｒ 大于 都 ， ３ 和Ｆ点 、 和／ ｃ点 Ｆ点 点之 间的间隔都为 ， 因此所有报 文发送 的情 况都 可以是 以上几 种 的组 合。 由此 可 见事件 一 时间驱动方式 可 以保 证每个 采样 周期都 不会大 于 ２ ， 过对 ２ 通 的限制来保证 信号不失 真。 采样 周期指 的 是 相邻 报 文发送 之 间的间隔 时 间， 于事件 一 时 间驱 动方 对 式， 由图 １可 以看 出， 于控 制器和被控对象来说采样周 期是 对 变 化的 因此 也可以称 为变 采样 系统。
维普资讯
第２ ７卷 第 ２期
２０ ０ ７年 ２月
文章编号 ：０ １ ９ ８ （ ０７ ０ ０ ７ ０ １０ — ０ １２ ０ ） ２— ２ ２— ３
计 算机 应 用
Ｃｏ ｕｔｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｍｐ ｅ ｐ ｉ ａｉｎｓ
Ｖｏ ＿ ７ Ｎｏ ２ ｌ２ ．
（ ． ｃｏｌｆＩ ｏｍ ｔ ｎＥ ｇｎｅ ｎ ， ｎ ｅ ｉ ｃ ｎｅａｄ Ｔｃｎ ｌ ｙＢ ｒｎ ，Ｂ ｆｎ ０ ８，Ｃ ｉ ； １Ｓｈｏ ｏ ｎ ｒ ａｉ ｎ ｉ ｒ ｇ Ｕ ｉ ｒｔ ｏ ｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏ ｅｉ ｆ ｏ ｅｉ ｖ ｓｙ ｆＳ ｅ ｇ ｇ ｅｉｇ１０ ３ ｈｎ ａ ２ ｉｃ ｒｔ ｏ Ｉ ｏｍ ｔ ｎＳｉ ｅ，Ｎ ｔ ｎｌ ａｕａ ｃ ｎｅＦ ｕ ｄｔ ｎｏ Ｃ ｉ ，Ｂ ￣ｎ ００ ５ Ｃ ｉ ） ．Ｄｒ ｔ ａｅ ｎ ｒａｉ ｅ ｓ ａｉ ａ ｔｒｌ ｉ ｃ ｏ ｎａｉ ｈｎ ｅｏ ｆ ｆ ｏ ｃ ｎ ｃ ｏ Ｎ Ｓｅ ｏ ｆ ａ ｅ ｉ １０ ８ ， ｎ ｉｇ ｈ ａ
网络控制系统中网络时延与建模分析
第 ２ ９卷 第 ６期 ２０ ０ ８年 ６月
仪 器
仪 表 学 报
Ｖ０． １２９ Ｎｏ． ６
Ｃ ｉｅ ｅＪｕｎ ｌ ｆＳ ｉｎｉｃＩｓｒｍｅ ｔ ｈｎ ｓ ｏ ｒａ ｃｅ ｔｉ ｎｔｕ ｎ ｏ ｆ
Ｊｎ ０ ８ ｕ ．２ ０
统 的特 点和要求 出发 ， 网络时延及其对 网络控制 系统 的影 响进行 了 阐述 ， 对 并与 建模分析 相结合 ， 利用连 续和离散 系统理论 建 立了几种较为常用 的网络控制 系统数学模 型。在建模 过程 中考虑 了控 制器 的动 态特性 、 同的 网络 时延 和不 同的节点工作 方 不
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网络化控制系统的建模与控制
网络 化 控 制 系统 的 建 模 与 控 制
王常虹 ， 袁 智， 李清华 ， 帆 闻
（ 尔滨工业大学 空间控 制与惯性技术研 究中心 ， 哈 黑龙 江 哈 尔滨 １０ ８ ） ５０ ０ 摘 要： 针对具有不确定时变延时 以及数据包 丢失的网络化控制系统 ， 出了一种建模方式来研究该系统的稳定性 以及 提
关键词 ： 网络 化 控 制 ； 自由 权矩 阵 ； 变 延 时 ； 据 包 丢 失 ； 补 线 性 化 时 数 锥
中图分类号 ：Ｐ ７ 文献标志码 ： 文章编号 ：０ ６７ ３ ２ １ ） ９１０ －５ Ｔ２ ３ Ａ １０ － （ ００ ０ —２ ０ ４ ０ ４
Ｍ ｏ ｅ ｉ ｇ ａ ｄ ｍ ａ ａ ｅ ｅ ｔ ｏ ｅ ｗｏ ｋ ｄ ｃ ｎ ｒ ｌｓ ｓ ｅ ｓ ｄ ｌｎ ｎ ｎ ｇ ｍ ｎ ｆｎ ｔ ｒ ｅ ｏ ｔｏ ｙ ｔｍ
Ａｂｓｒ ｃ Ａ ｅ ｍｅｈ ｄ ｗａ ｏ ｍｕ ａｅ ｏ ｄ ｌｎ ｉｃ ｅｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｏ ｔｏ ｙ ｔｍｓｗｈ ｃ ａ ｅ ｂ ｔ ｉ — ａ — ｔ ａ ｔ： ｎ ｗ ｔ ｏ ｓｆ ｒ ｌｔｄ ｆ ｒｍｏ ｅｉ ｇ ｄ ｓ ｒ ｔ ｅｗｏ ｋ ｄ ｃ ｎ ｒｌｓ ｓｅ ｉ ｈ ｈ ｖ ｏ ｈ ｔｍｅ ｖ ｒ ｙｎｇ ｄ ｌｙ ａ ｄ ｐ ｃ ｅ ｏ ｓ ｉ ｅａ ｎ ａ ｋ ｔｌ ｓ ．Ｕｓｎ ｈ ｄ ｌ ｈ ｔｂ ｌｔ ｎ ｏ ｒ ｌｅ ｅ ｉｎ ｎ ｅ ｓｏ ｅｗｏ ｋ ｄ ｃ ｎ ｒｌｓ ｓｅ ｉ ｇ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ，ｔ ｅ ｓａ ｉｉ ａ ｄ ｃ ｎｔｏｌｒｄ ｓｇ ｅ ｄ ｆｎ ｔ ｒ ｅ ｏ ｔｏ ｙ ｔｍｓ ｙ
ｅ ｒｚ ｔｏ ａ ｉａ ｉｎ
网 络 化 控 制 系 统 （ ｅ ｏｋｄ ｃｎ ｏ ｓｓ ｍｓ ｎｔ ｒｅ ｏ ｔ ｌ ｙｔ ， ｗ ｒ ｅ
无线网络控制系统的建模与仿真研究
多因素 的影响 。以上 诸 多 问 题 的存 在 使 得 以往 在
１ 引 言
随着 无线 技 术 的迅 速 发展 ， 线 网络技 术 日益 无 成 熟 ， 得 基 于 无 线 的 网 络 控 制 系 统 应 用 成 为 可 使 能 。 网络控 制系 统 采 用无 线 作 为 传 输媒 介 有 着 有
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ｉ ｌｔ ｎ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ｆ ｗｉｅｅ ｓ ｎ ｔ ｒ ｅ ｏ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ｓ ｓ ｕ ｉｄ ｍａｎ ｙ Ｗ ｉ ｈ ａ ｈ ｍａ ｉａ ｓ ｒ ｃ ． ｅ ｓｍｕ ａ ｉ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｒ ｌｓ ｅ ｗｏ ｋ ｄ ｃ ｎ ｒ ｌｓ ｓｅ ｉ ｔ ｄ ｅ ｉ ｌ ． ｏ ｔ ｔ ｅ ｍ ｔ ｅ ｔｃ ｌ ｈ ｍｏ ｅ ｆｍｏ ｏ ，ｕ ｉ ｇ ｔ ｅ ｄ ｆ ｒ ｎ ｉ ｌ ｆｒ ｔｄ ｇ ｔ ｌ Ｉ ｔ ｏ ｎ ｈ ｕ Ｔｉ ｏ ｌｏ ｄ ｌ ｔ ｒ ｓ ｎ ｈ ｉ ｅ ｅ ｔａ － ｉｓ ｉｉａ Ｄ ｍｅ ｈ ｄ ａ ｄ ｔ ｅ Ｔｒ ｅ ｍｅ ｔ ｏ ｂ ｘ，ｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｕｉ ｋ，ａ ｍｏ ｅ ｆ ｏ ｆ Ｐ ａ ｅ ｎ Ｓｍ ｌ ｎ ｄ ｌｏ ｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌｓ ｓ ｅ ｉ ｓａ ｌ ｈ ｄ ｈ ｏ ｔｏ ｙ ｔｍ ｓ ｅ ｔ ｂ ｉ ｅ ．Ｂｙ ｓｍｕ ａｉ ｇ ｍｏ ｅ ，ａ ａ ｙ ｉ ｔ ｅｅ ｆ ｃ ｓ ｏ ｈ ａ ｈ ｌ ｓ ｎ ｈ ｈ ｓｃ ｌ ｏ ａ ｉ ｎ ｏ ｈ ｓ ｉ ｌｔｎ ｄ ｌ ｎ ｌ ｓｓ ｈ ｆ ｅ ｔ ｆｔ ｅ ｐ ｔ ｏ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｐ ｙ ｉ ａ ｃ ｔ ｆｔ ｅ ｌ ｏ
关 键 词 ： 线 网 络 ； 点 物 理 位 置 ； 径 损 耗 ； ｕ Ｔｍｅ 无 节 路 Ｔｒｅ ｉ
中图分类号 ： ２３ ＴＰ ７ 文 献标 识 码 ： Ａ
网络控制系统与网络化串级控制系统的统一建模
咂巫］ 上 ＿ ＿
图 １ 广 义 对 象
一
Байду номын сангаас
在网络控制 系统 和 网络 化 串级控 制 系统 中， 采 用 网络来 传输系统 中的各种信 息 ， 大大减少 系统 可 布线 ， 降低 系统成本 ， 于 系统 维护 ， 高系统 的灵 便 提 活性和可靠性 。然而 ， 网络控 制系统 和 网络化 串 在 级控制系统 的控制 回路 中插入 网络 ， 给它们 的分 也 析和综合带来 了新 的挑 战 ， 使得 系统 的分析和设 计 变得异 常复杂 。文献 ［４ 将 Ｎ Ｓ中的 网络诱导 时 １］ Ｃ 延分别建模为常数时延 、 独立 分布的时延和 Ｍａ ｏ ｒｖ ｋ 链， 并研究 了相应的控 制器设计 问题。文献 ［ ５ 只 １］ 考虑 了有数据包丢失 的 Ｎ Ｓ 建 立 了系统 的模型并 Ｃ， 分 析了其稳定性 。文献 ［ ２ 仅 针对有时延 的 Ｎ Ｃ １］ ＣＳ 建 立了系统 的闭环模 型 ， 没有考虑数据包丢失。 本文提 出了广义对 象和广义 控制器 的概念 ， 同 时考虑 了网络诱导时延 和数据包 丢失 ， 采用 增广状 态 向量法在离散时间域分别建立 了网络控 制系统 和 网络化 串级控制系统统一 的闭环模型。 ２ 广义对象和广义控制器 随着仪器仪表 的发展 ， 能化现 场设备如 传感 智 器、 控制器和执行 器一般 都具有 通信能力 。在 网络 控制系统和网络化 串级控制 系统 中， 感器和 控制 传
型可表示为 ：
（ ）＝ ａ （ ｙ ｋ—Ｐ）＋（ ） （ １一 ｙ ｋ—Ｐ一１ ） （） ３
联立式 （ ） ２ 和式 （ ） 得到广义对象 Ｐ如下 ： ３，
ｆ（＋ ） （ ｒ（ １＝ ｖ ）
【 ）＝ Ｙ （ （ Ｅ ）
控制系统分析与设计方法
控制系统分析与设计方法引言控制系统是一种将输入信号转换为输出信号的系统，广泛应用于各个行业和领域中。
控制系统的分析与设计方法是关于如何对控制系统进行建模、分析和设计的方法论和技术。
本文将介绍控制系统分析与设计方法的基本概念、模型建立、分析方法和设计策略。
控制系统的基本概念控制系统由输入、输出、控制器和被控对象构成。
输入是控制系统接收的参考信号，输出是控制系统产生的输出信号，控制器是根据输入信号和被控对象的状态信息进行计算的设备，被控对象则是被控制系统的控制目标。
控制系统的目标是通过控制器调整被控对象的状态，使得输出信号尽可能与参考信号一致。
控制系统的模型建立控制系统的建模是将实际控制系统抽象成数学模型的过程。
常用的控制系统模型包括线性时不变系统模型和非线性系统模型。
线性时不变系统模型可以用微分方程、差分方程或者传递函数表示，非线性系统模型则需要使用非线性方程或者状态空间表示。
在建立控制系统模型时，需要考虑系统的输入、输出和状态变量。
输入变量是控制系统接收的输入信号，输出变量是控制系统产生的输出信号，状态变量是系统内部的变量，在控制过程中起到连接输入和输出的桥梁。
控制系统的分析方法控制系统的分析是通过对系统的模型进行数学推导和分析，得到系统的稳定性、性能和鲁棒性等指标。
常用的控制系统分析方法包括传递函数法、根轨迹法和频域分析法。
传递函数法是一种通过对系统的传递函数进行分析来评估系统性能的方法。
根轨迹法是一种通过分析系统特征方程的根的位置和移动来评估系统稳定性和性能的方法。
频域分析法则是一种通过将系统的输入和输出信号进行傅里叶变换，分析系统的频率响应来评估系统性能的方法。
控制系统的设计策略控制系统的设计是指根据系统的要求和限制，确定控制策略和参数的过程。
常用的控制系统设计策略包括比例控制、比例积分控制和模糊控制等。
比例控制是一种根据误差信号与控制量之间的线性关系来调整控制量的控制策略。
比例积分控制则是在比例控制的基础上引入积分项，通过积分误差来修正控制量，从而提高系统的稳态精度。
如何在MATLAB中进行控制系统的建模与仿真
如何在MATLAB中进行控制系统的建模与仿真在现代工程领域中，控制系统的建模与仿真是必不可少的一项技术。
MATLAB 作为一种强大的科学计算软件，并提供了丰富的工具箱，可以帮助工程师们快速而准确地进行控制系统的建模和仿真。
本文将介绍如何在MATLAB中进行控制系统的建模与仿真的一般步骤和注意事项。
一、引言控制系统是一种以实现某种特定目标为目的对系统进行调节和控制的技术，在现代工程中得到了广泛的应用。
控制系统的建模与仿真是控制系统设计的重要环节，通过建立系统的数学模型，可以对系统的性能进行有效地评估和分析，从而为系统的设计和优化提供指导。
二、MATLAB中的控制系统建模工具箱MATLAB提供了专门的控制系统工具箱，包括线性和非线性系统建模、控制器设计与分析等功能。
其中，Simulink是MATLAB中最重要的控制系统建模工具之一，它可以方便地用来搭建控制系统的框架，并进行仿真与分析。
三、建立控制系统数学模型在进行控制系统的建模之前，需要先确定系统的类型和工作原理。
常见的控制系统包括开环控制系统和闭环控制系统。
开环控制系统中，控制器的输出不受被控对象的反馈作用影响；闭环控制系统中，控制器的输出受到被控对象的反馈作用影响。
在MATLAB中，可以通过使用Transfer Function对象或State Space对象来表示控制系统的数学模型。
Transfer Function对象用于线性时不变系统的建模，可以通过给定系统的分子多项式和分母多项式来定义一个传递函数；State Space对象则适用于非线性时变系统的建模，可以通过状态空间方程来定义系统。
四、利用Simulink搭建控制系统框架Simulink是一种基于图形化编程的建模仿真工具，在MATLAB中可以方便地使用它来搭建控制系统的框架。
通过简单地拖拽、连接不同的模块，可以构建出一个完整的控制系统模型。
首先，打开Simulink，选择相应的控制系统模板或从头开始设计自己的模型。
网络拥塞控制系统建模及流量控制器设计
太
原
理
工
大
学
学
报
Ｖｏ ＿ ２ ＮＯ １ ｌ４ ．
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＴＡＩ ＹＵＡＮ ＵＮＩ ＲＳ ＴＹ ＶＥ Ｉ ０Ｆ ＴＥＣＨＮ０Ｌ ０ＧＹ
Ｊｎ ２ １ ａ． Ｏ １
文 章 编 号 ： ０ ７９ ３ （ ０ １ ０ － ０ ８０ １ ０ — ４ ２ ２ １ ） １０ ３ ～ ５
该 节 点 的输 出链 路 集 合 ； 络 流 量 被 表 征 为 源 ／ 网 目的
近年 来 ， 把控 制 理论 引 入计 算 机 网络 流量 控 制
领 域 也 引 起 了 很 多 学 者 的 关 注 ， 得 了 一 些 研 究 成 取
对 （ ，） Ｃ表 示 这 些 连 接 的 集 合 ， 每 一 （ ， ） 口６ ， 对 口 ６ 连
果 。文 献［ ］ １ 采用基 于速率 反馈 的 闭环 控制 方法 ， 通
过 Ｎｙ ｕｓ 稳 定性 分 析 方法 进 行 控 制器 参 数 选择 ， ｑｉ ｔ
针 对 单 拥 塞 节 点 网 络 设 计 了 比 例 控 制 器 ， 在 其 设 但
接 ， 节点 ｎ通过 一 系列 链 路 发送 信 元 到 目的节 点 源
建立拥 塞控 制模 型 。
换 网络 ， 据 以固定长 度 的信 元来 传输 ， 设 路 由算 数 假
法 已经提前 确定 。
该 分组 交换 网络拥 有 Ｍ 个 交换 节点 ， 个 传输 Ｎ
链路 ， Ｍ 和 Ｎ 分 别 为 交 换节 点 集 合 和传 输 链 路 令 集合 ， 于每一个 交 换 节点 ∈Ｍ ， ） Ｎ 表 示 对 （ ｃ
１ 缓冲 区队列 数 学模 型
控制系统建模与仿真设计课程
控制系统建模与仿真设计课程控制系统建模与仿真设计课程是现代工程学科中的重要课程之一。
它主要通过理论和实践相结合的方式，培养学生对控制系统建模与仿真设计的基本理论和技术的掌握，以及解决实际问题的能力。
本文将从控制系统建模和仿真设计的概念、方法和应用三个方面进行论述。
一、控制系统建模控制系统建模是控制系统理论的基础，它是将实际系统抽象为数学模型的过程。
控制系统建模的目的是为了更好地理解和分析系统的动态特性，为后续的控制器设计和性能优化提供理论基础。
在控制系统建模中，一般使用微分方程、差分方程、状态空间等数学模型来描述系统的动态行为。
通过建立准确的数学模型，可以对系统进行仿真分析，从而预测系统的响应和性能。
二、仿真设计方法仿真设计是通过计算机模拟实际系统的运行过程，以评估和优化控制系统的性能。
仿真设计可以分为离散事件仿真和连续系统仿真两种类型。
离散事件仿真主要用于模拟离散事件系统，如计算机网络、生产线等；而连续系统仿真则主要用于模拟连续时间系统，如机械系统、电气系统等。
在仿真设计过程中，可以通过调整系统参数、改变控制策略等方式来优化系统的性能，以达到设计要求。
三、应用领域控制系统建模与仿真设计在现代工程领域有着广泛的应用。
以航空航天、汽车、机械等工程为例，控制系统建模与仿真设计可以用于飞行器的姿态控制、汽车的车身稳定性控制、机械臂的运动轨迹规划等。
此外，控制系统建模与仿真设计还被广泛应用于电力系统、化工过程控制、医疗设备等领域。
通过控制系统建模与仿真设计，可以提高系统的控制精度和稳定性，降低系统的能耗和成本，提高系统的安全性和可靠性。
控制系统建模与仿真设计课程是现代工程学科中重要的一门课程。
通过学习这门课程，可以培养学生对控制系统建模与仿真设计的基本理论和技术的掌握，提高解决实际问题的能力。
控制系统建模与仿真设计在各个工程领域都有着广泛的应用，可以提高系统的控制精度和稳定性，降低系统的能耗和成本，提高系统的安全性和可靠性。
控制系统的建模与设计
控制系统的建模与设计电子与电气工程是一门涵盖广泛领域的学科，其中控制系统的建模与设计是其中一个重要的研究方向。
控制系统是指通过对系统的输入和输出进行监测和调节，以达到预期目标的系统。
在现代工业和科技领域中，控制系统广泛应用于自动化生产、交通运输、航空航天、能源管理等领域。
本文将探讨控制系统的建模与设计的基本原理和方法。
1. 控制系统建模控制系统的建模是指将实际的物理系统转化为数学模型，以便进行分析和设计。
建模的过程可以分为两个主要步骤：系统辨识和模型建立。
系统辨识是指通过实验和数据分析来确定系统的数学模型。
这可以通过采集系统的输入和输出数据，并应用信号处理和统计分析方法来实现。
根据系统的特性和需求，可以选择不同的辨识方法，如参数辨识、非参数辨识和结构辨识等。
模型建立是在系统辨识的基础上，根据系统的特性和需求，选择合适的数学模型来描述系统的行为。
常见的模型包括线性模型、非线性模型、时变模型等。
根据系统的复杂程度和设计要求，可以选择简化模型或者高阶模型。
2. 控制系统设计控制系统的设计是指根据系统的数学模型和设计要求，设计合适的控制器来实现系统的稳定性、鲁棒性和性能指标等要求。
控制器的设计可以分为两个主要步骤：控制器结构设计和参数调节设计。
控制器结构设计是根据系统的数学模型和设计要求，选择合适的控制器结构。
常见的控制器结构包括比例积分微分（PID）控制器、状态反馈控制器、模糊控制器、自适应控制器等。
根据系统的特性和需求，可以选择单一控制器或者多个控制器的组合。
参数调节设计是通过调节控制器的参数，使系统的响应满足设计要求。
常见的参数调节方法包括试验法、经验法和优化算法等。
根据系统的特性和设计要求，可以选择不同的参数调节方法，并结合仿真和实验来进行参数调节。
3. 控制系统性能评估控制系统的性能评估是指通过对系统的输入和输出进行分析和评估，来判断系统是否满足设计要求。
常见的性能指标包括稳态误差、动态响应、稳定性和鲁棒性等。
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系统的不稳定。这给控制系统的分析和设计带来了很 大困难，所以对网络化控制系统的分析和综合方法进 行研究是非常必要的，也是很有意义的。
2 网络控制系统的建模及稳定性分析
2.1具有时延的网络控制系统的建模
在NCS中，由于网络通信方式、共享带宽以及 网络负载变化不规则等因素的制约，当控制器节点 和远地被控对象的传感器节点和执行器节点通过网 络交换数据或控制信息时，往往出现数据多路径传 输、多包传输、包时序错乱、包丢失、包重传、包 碰撞、网络拥塞以及连接中断等现象，因此，节点 间的信息传输时延是不可避免的。NCS时延组成如 下图所示
y
t
Cz
t
如果存在正定矩阵P和Q，使得下列LMI有解
AT P PA PBK
K
T
B
T
P
<0 Q
那么系统时闭环渐近稳定的
3 网络控制系统控制器的设计
如果存在正定对称矩阵 P ，正定矩阵 Q%，任意适当维数
的矩阵，使得下面LMI成立：
P1 AT A P1 B Y
Y
T
BTห้องสมุดไป่ตู้
- Q%
0
(3.9)
NCS时延组成
时延主要由以下部分组成:采样计算时延；传感 器到控制器的时延；控制器执行运算时产生的时延 ；控制器到执行器的时延；执行器计算时延。
整个系统总的时延：
k
s
k
sc
k
c
k
ca
k
a k
忽略小时延，则系统时延可为： sc ca
k
k
k
网络诱导时延为5ms的系统响应图
时延影响系统的 动态性能，时延越大 ，系统的超调量越大 ，调节时间越长，平 稳性越差。时延超出 一定界限时，系统会 出现不稳定。
XXXXXXXXXXXXXXXX
网络控制系统系统的建模与设计
答 辩 人：XX 指导老师：XXXXXX
2011年5月22日
论文内容提纲
1. 绪论 2. 网络控制系统的建模与分析 3. 网络控制系统的控制器的设计 4. 网络控制系统仿真
5. 总结与展望
传统的控制方框图 加入网络后的系统控制方框图
1绪 论
则当 YP 时，系统S2-1是渐近稳定的。
由上述LMI可求得K K1 K2 进而可得控制器的参数为
KP K2 BT B 1 BT KI K1 K2 BT B 1 BT A
4 网络控制系统的仿真
考虑如下线性定常系统
x&t
1 1
0
0
x
t
1 0
u
t
y
t
0
1000 x t
tk x s ds
0
y t Cx t
k < h
x t0 x0
其中，h是采样周期， k 是网络诱导延时表示每个数据包从
传感器端到驱动器端所经过的传输时间。
采用参考文献中的方法，在控制输入节点之前引入一个积分
环节且考虑网络的时延 u&t uz t k ，其中u t0 给定。
记
z&t
图.4.4无控制器时网络控制系统 的输入与输出波形
(2)、当采用其它文献所述的控制方案 时系统的仿真图如下
utKxt
图.4.5采用控制方案时系统的输入与输出波形
(3)、采用本文的定理3-1所述控制方案的仿真曲线如 下图所示
图.4.6采用本文所述控制方案时系统的输入输出波形
总结：
全文总结与展望
（1）针对具有时延的NCS，分析了网络时延产生的原因及对系统 性能的影响，探讨了建模、稳定性分析和控制器设计；
（2）利用基于Matlab/Simulink的实时仿真工具TrueTime，建立 了NCS仿真模型，并针对具有时延的NCS进行了仿真研究。
展望：
（1）本文仅简单探讨了具有时延的NCS，并未考虑同时存在时延 和数据包丢失的情况，也未考虑扰动等对系统的影响。 （2）本文所有的研究，所考虑的被控对象均是确定性的线性时不 变系统，我们还可以进一步研究具有时延和丢包的不确定网络控 制系统的建模、稳定性分析以及控制器的设计。
1.3网络控制系统的研究意义与目的
网络控制系统具有信息资源共享、单元结构自律性强、高的 诊断能力、系统配线简单、易于设计及维护、高效率、高可靠性 、操作灵活以及成本低等优点。
在带来诸多优点的同时，它也给系统和控制理论带
来了新的机遇和挑战。如网络诱导延时问题、数据丢 包问题、各种控制网络通信协议不统一不兼容问题等 等。
升级、扩展困难等。此外传统的控制系统结构也不适合如模块化 、分散化、综合诊断、维护快速简易和低成本等一些新的控制要 求。因此，这种点对点连接的控制网络越来越不能满足当今信息 化的要求，这就为网络控制系统的产生提供了迫切的需求。另外 ，随着软硬件产品价格的不断下降，传感器、执行机构和驱动装 置等现场设备的智能化为通讯网络在控制系统更深层次的应用提 供了必要的物质基础。
网络诱导时延为10ms的系统响应图
在一个网络控制系统中，被控对象是一个线性连续系统，可描 述为：
x&t Axt But
(2.1)
如果考虑到网络化控制系统中的网络诱导时延的影响，式
(2.1)的闭环系统可描述为
x&t Ax t Bu t
t [0, )
S2 1: u t
kPxt k kI
采用本文的定理3-1所述控制方案可求得控制器的 参数如下：
KP [ 0.12 0 2 0 ] KI [19.0 7 0 8 6. 4 5 4 7 ]
4.1网络控制系统的仿真模型
网络控制系统仿真模型
4.2仿真波形图
(1)、当上述系统不使用控制器时，且系统的给定 输入为方波时，利用TrueTime仿真可得系统的输 入输出曲线如图4.4所示。
x& u&
，则有
S2-2
z&t Az t BKz t k
y
t
Cz
t
由相关文献文献可知增广系统(S2-2)完全能空的充要条件是 原系统(S2-1)完全能控。
2.2网络控制系统的稳定性分析
对于系统S2-2,考虑连续控制器 uz t Kz t 则有
z&t Az t BKz t k
1.1网络控制系统的定义
通过网络形成的反馈控制系统称为网络控制系统NCS（ networked control systems）。网络化控制系统是通信、控 制、网络技术融合发展所形成的一个新的领域，自从其诞生 以后，传统控制系统中控制部件点对点的连接方式逐渐被取 代。
1.2网络控制系统的产生背景
随着科学技术的发展，被控对象和控制系统日益复杂化，控制 系统各部件间需要交换的信息越来越度多，传统的点对点结构 的控制系统逐渐显示出一定的局限性，主要表现在连线繁杂， 维护、